Stage ou mémoire de Master
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Zurich
Infos sur l'emploi
- Date de publication :21 novembre 2025
- Taux d'activité :100%
- Lieu de travail :Zurich
Stage ou mémoire de Master
Lieu de travail Zurich - région de Zurich - SuisseCatégoriePostePublié18 novembre 2025Stage ou mémoire de Master
Motivation
Nous entrons dans une nouvelle phase de l'informatique où les systèmes quantiques deviennent disponibles à grande échelle, permettant le supercalcul quantique, une approche qui intègre étroitement le calcul quantique et classique haute performance pour accélérer les progrès vers un avantage quantique pratique. Au sein d'IBM Research Zurich, nous avons récemment démontré l'accélération de l'optimisation quantique en utilisant des substituts d'apprentissage profond et l'amélioration du mécanisme d'attention grâce au calcul quantique. Dans ce mémoire/stage, nous sommes impatients de travailler avec des étudiants exceptionnellement talentueux pour rapprocher davantage les mondes du calcul quantique et de l'apprentissage profond.
Ce que vous ferez
Vous explorerez des synergies importantes entre apprentissage profond et calcul quantique - en tirant parti de l'apprentissage profond pour améliorer les applications de calcul quantique (par exemple, augmenter l'efficacité des solveurs d'optimisation quantique en développant des substituts d'apprentissage profond), en utilisant le calcul quantique dans la conception de modèles d'apprentissage profond (par exemple, améliorer le mécanisme d'attention basé sur le calcul quantique), ou en explorant des moyens d'intégrer l'optimisation quantique dans les étapes d'optimisation de l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. De plus, vous mettrez en œuvre des mécanismes informés par la physique ou l'optimisation qui guident les modèles d'apprentissage profond dans cette configuration hybride et démontrerez l'utilité de l'approche hybride par rapport aux approches individuelles d'apprentissage profond et quantique.
Qualifications requises
Qualifications supplémentaires
Lieu, durée et format
Diversité
IBM s'engage pour la diversité sur le lieu de travail. Chez nous, vous trouverez un environnement ouvert et multiculturel. D'excellentes modalités de travail flexibles permettent à tous les genres de trouver l'équilibre souhaité entre leur développement professionnel et leur vie personnelle.
Comment postuler
Veuillez soumettre votre candidature avec une lettre de motivation et un curriculum vitae via le lien ci-dessous.
Faire le lien entre apprentissage profond et calcul quantique
Réf. 2025_035Motivation
Nous entrons dans une nouvelle phase de l'informatique où les systèmes quantiques deviennent disponibles à grande échelle, permettant le supercalcul quantique, une approche qui intègre étroitement le calcul quantique et classique haute performance pour accélérer les progrès vers un avantage quantique pratique. Au sein d'IBM Research Zurich, nous avons récemment démontré l'accélération de l'optimisation quantique en utilisant des substituts d'apprentissage profond et l'amélioration du mécanisme d'attention grâce au calcul quantique. Dans ce mémoire/stage, nous sommes impatients de travailler avec des étudiants exceptionnellement talentueux pour rapprocher davantage les mondes du calcul quantique et de l'apprentissage profond.
Ce que vous ferez
Vous explorerez des synergies importantes entre apprentissage profond et calcul quantique - en tirant parti de l'apprentissage profond pour améliorer les applications de calcul quantique (par exemple, augmenter l'efficacité des solveurs d'optimisation quantique en développant des substituts d'apprentissage profond), en utilisant le calcul quantique dans la conception de modèles d'apprentissage profond (par exemple, améliorer le mécanisme d'attention basé sur le calcul quantique), ou en explorant des moyens d'intégrer l'optimisation quantique dans les étapes d'optimisation de l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. De plus, vous mettrez en œuvre des mécanismes informés par la physique ou l'optimisation qui guident les modèles d'apprentissage profond dans cette configuration hybride et démontrerez l'utilité de l'approche hybride par rapport aux approches individuelles d'apprentissage profond et quantique.
Qualifications requises
- Pour le mémoire de Master : inscription dans un programme de Master en informatique, génie électrique, physique, mathématiques ou dans un domaine connexe.
- Pour le stage : MSc ou PhD en informatique, génie électrique, physique, mathématiques ou dans un domaine connexe.
- Expérience pratique avec l'entraînement de modèles IA/ML, y compris la compréhension des concepts d'optimisation, des métriques et de la régularisation.
- Compréhension de base du calcul quantique.
- Maîtrise de Python et PyTorch, avec de solides compétences en génie logiciel (Linux, Git/GitHub, tests, reproductibilité).
Qualifications supplémentaires
- Compréhension fondamentale des algorithmes d'optimisation classiques et basés sur les données.
- Une expérience théorique ou pratique plus approfondie est un plus (par exemple, Qiskit ou autres SDK).
Lieu, durée et format
- Lieu : IBM Research Europe - Zurich, Suisse
- Durée : généralement 6 mois (mémoire de Master) ou 3-6 mois (stage)
- Encadrement : supervisé conjointement par des chercheurs des équipes de recherche en IA et quantique, avec accès aux clusters de calcul haute performance d'IBM et aux ordinateurs quantiques.
Diversité
IBM s'engage pour la diversité sur le lieu de travail. Chez nous, vous trouverez un environnement ouvert et multiculturel. D'excellentes modalités de travail flexibles permettent à tous les genres de trouver l'équilibre souhaité entre leur développement professionnel et leur vie personnelle.
Comment postuler
Veuillez soumettre votre candidature avec une lettre de motivation et un curriculum vitae via le lien ci-dessous.
Liens de pied de page
Dans votre candidature, veuillez mentionner myScience.ch et référencer JobID68760.
